移动群智感知网络发展面临安全挑战

 作为一种全新的物联网感知模式,移动群智感知网络通过普适感知设备采集特定范围内的个体、情景、环境感知数据,完成复杂的泛在深度社会感知任务并提供丰富应用。介绍了移动群智感知网络当前的应用发展状况,分析了在智能交通服务、基础设施和市政管理服务、环境监测预警、社会关系与公共安全、公众健康和医疗服务等方面的发展趋势。提出了一些移动群智感知网络在未来所面临的安全挑战,分析了用户隐私保护、感知数据和平台的安全性、感知质效提升和资源优化利用方面面临的挑战。     

移动群智感知激励机制研究综述

移动群智感知(mobile crowd sensing,MSC)应用的数据获取需要借助大量移动用户的终端进行数据收集,然而移动终端在数据收集时会造成电量、流量的消耗,同时也会造成不可避免的安全隐私问题。为了招募到足够的用户,必须设计合理的激励机制,提高用户参与感知活动的积极性。移动群智感知的激励机制是通过将感知活动与娱乐游戏、信誉值或报酬支付等手段结合的方式来提高用户参与感知活动的积极性。结合国内外移动群智感知激励机制的发展现状,对移动群智感知的基本概念、系统架构和应用进行了评述,根据激励的方式将激励机制分为娱乐游戏、信誉值和报酬支付三大类,对其进行了详细介绍,并给出了未来的研究方向。     

群智大数据感知网络部署机制研究

移动群智感知是一种新的大规模的感知模式,它将人作为基本的感知单元进行数据的收集,正在被广泛部署并逐步融入到日常生活中。就目前来看,现有的模型和方法已经不能满足在数据处理和数据收集方面的需求,虽然有很多的方法来提高群智感知的数据收集方法与数据传输方法,但是仍然缺少大规模的混合感知框架模型,该文对基础的感知网络框架模型进行分析,为以后的感知框架发展奠定敦实的基础。     

基于Tangle网络的群智感知隐私保护激励方法

针对现有群智感知激励方法难以满足分布式环境下用户的隐私需求,该文提出一种基于Tangle网络的群智感知隐私保护激励方法TNIP(tangle network incentive policy)。首先,基于隐私保护思想,感知网络采用Tangle网络框架,分布式记录方式保障网络安全性;其次,为防止恶意竞争和区块链带来的PoW(proof of work)门槛等问题,设计了PoW控制算法,降低参与门槛和恶意竞争;接着,借助基于ECDSA (elliptic curve digital signature algorithm)的数字签名方法增强了感知数据保护,使数据更安全;然后,利用量化评估模型对隐私泄露风险进行量化评估,再通过可信的里程碑交易控制网络风险,增强感知网络隐私性;最后,利用真实数据集,通过仿真试验对该文提出的TNIP方法的激励效果和隐私保护方法进行对比分析,试验结果表明,TNIP方法在三类任务的平均参与率较CSII(cross-space multi-interaction-based-dynamic incentive scheme)方法和TCS(tangle-net crow...     

属性感知的MCS任务分配与隐私保护协同机制

针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出用户的静态属性和社会属性;然后,将用户属性作为输入,使用BP神经网络对用户服务能力进行分析,实现任务与用户的优化分配;最后,感知用户生成假名参与感知任务,结合环签名对用户属性生成随机数进行属性加密,确保感知用户在隐私安全的前提下,提升平台感知数据的准确程度。仿真实验结果表明,文中所提出的策略能够有效地选择出感知用户,验证了用户上传数据的可用性,保护了用户的身份安全。     

基于加密技术的感知结果可验证隐私保护群智感知方案

针对群智感知过程中对于任务服务器和工作者的隐私泄露问题,以及感知反馈结果验证过程中的隐私保护问题,借助于边缘节点和加密技术,基于代理重加密和同态加密算法,提出了一种感知结果可验证的隐私保护群智感知方案.该方案通过两轮对感知结果的加密传递,完成对感知结果的隐私保护传送和结果校验.其次,对所提出的方案的处理过程进行详细描述,并分析了这一方案对任务服务器和工作者的隐私保护情况。最后,通过实验验证比较,进一步证明所提出方案的优越性.     

移动群智感知中基于数据质量的参与者选择

移动群智感知网络中的数据质量对任务是否成功完成有着至关重要的作用,为了提升移动群智感知任务中的数据质量,本文从选择参与者环节进行研究,提出了一种参与者选择方法,重点研究工作者的信誉、工作者的能力以及工作者与任务位置的距离三个方面,在将花费控制在一定范围的同时,最大限度地提高预期的结果质量,并利用启发式算法设计了新的参与者选择方法.经过实验评估,本文的方法与当前较好的方法相比较,任务的平均预算利用率大致相同,而任务的平均错误率下降了30%以上.通过仿真实验,可以看出本方法在控制任务平均错误率方面有了显著的进步.     

完全竞争均衡的群智感知定价机制研究

群智感知通过将任务分配给大量普通用户,能够完成大规模、复杂的社会感知任务,受到了国内外学者的广泛关注.其中,如何激励用户参与感知任务是群智感知中的重要问题.现有激励机制相关研究重点关注了如何设置任务的定价,从而激励用户提交高质量感知数据,但忽视了潜在的盲目报价问题;这极易导致参与任务执行的用户数量失衡,进而无法保证平台得到最优收益.为了解决这一问题,提出了完全竞争均衡的群智感知定价机制.该机制首先将平台与用户之间的多人博弈抽象为平台与市场间的双人博弈.再引入市场类型概率,通过海萨尼转换,将双人不完全信息博弈转化为双人完全不完美信息博弈.最后通过平台多轮重复博弈,使平台报价收敛到完全竞争均衡水平.理论分析和实验结果表明所提激励机制能够收敛到完全竞争均衡状态.     

群智感知中采用节点社会属性的亲密度量化方法

针对群智感知中节点社会关系计算存在的层次关系划分不清、关联因子描述粗糙等问题,提出一种采用社会属性的亲密度量化方法。该方法通过分析影响节点社会关系的多维要素,将节点属性因子划分为静态和动态两个维度。通过构造多维语义分级树和空间索引编码,对节点静态属性进行挖掘和形式化表示。同时,引入交互信息熵,对社会关系的不对称性进行分析和比较,以提高亲密度量化方法的客观性。基于层次分析法实现节点动态属性的二级评判和有效聚合,并通过节点融合度对亲密关系进行二次修正。实验结果表明:与已有方法相比,采用社会属性的亲密度量化方法预测准确率提高了14.67%,该方法能够有效降低群智感知中移动节点的误判概率,提高网络社团识别准确率,为候选服务节点集的选择提供有效依据。     

面向群智感知车联网的异常数据检测算法

群智感知车联网利用普通用户的手机或平板电脑等智能终端获得交通数据,解决了车联网以低成本获取足够数据的问题,但却凸显了数据"质"的问题.为此,在分析群智感知车联网的数据结构及数据异常特点的基础上,提出一种适用于群智感知车联网的异常数据检测算法,并依此剔除异常数据,提高数据质量.算法利用核密度估计理论对车联网数据的概率密度进行估计,进而构建信任函数计算被检数据的信任度,后根据统计学理论将信任度小于0的数据判定为异常数据.最后对该算法的可行性及性能进行了仿真,结果表明该算法的性能可满足实用需求,且对比传统的统计检测法在检测率和误检率上具有更好的性能.     

认知无线电研究进展及应用前景

 认知无线电被认为是解决频谱资源紧缺、提高频谱利用率的有效途径,成为现代无线通信领域的研究热点之一。在广泛调研的基础上,从频谱政策演进、网络与标准发展等方面综述了近10年来认知无线电的研究进展,展望了认知无线电在智能电网、宽带蜂窝网、公共安全网和医疗体域网等新兴无线通信业务方面的应用前景,并提出认知无线电领域未来的研究方向。     

Sensorless Sensing with WiFi

Can WiFi signals be used for sensing purpose? The growing PHY layer capabilities of WiFi has made it possible to reuse WiFi signals for both communication and sensing. Sensing via WiFi would enable remote sensing without wearable sensors, simultaneous perception and data transmission without extra communication infrastructure, and contactless sensing in privacy-preserving mode. Due to the popularity of WiFi devices and the ubiquitous deployment of WiFi networks, WiFi-based sensing networks, if fully connected, would potentially rank as one of the world's largest wireless sensor networks. Yet the concept of wireless and sensorless sensing is not the simple combination of WiFi and radar. It seeks breakthroughs from dedicated radar systems, and aims to balance between low cost and high accuracy, to meet the rising demand for pervasive environment perception in everyday life. Despite increasing research interest, wireless sensing is still in its infancy. Through introductions on basic principles and working prototypes, we review the feasibilities and limitations of wireless, sensorless, and contactless sensing via WiFi. We envision this article as a brief primer on wireless sensing for interested readers to explore this open and largely unexplored field and create next-generation wireless and mobile computing applications.     

微生物群体感应系统及其在现代食品工业中应用的研究进展

群体感应系统是一种广泛存在于多种微生物中的基因表达调控系统,能够借由对特定信号分子的密度感知实现对相关基因的靶向调控,从而使微生物展现出与低密度条件时截然不同的群体行为以及特性,以此来应对环境的变化。由于群体感应调控存在明显的生物广泛性、机制独特性以及作用高效性,使其成为近年来微生物领域中的研究热点。微生物作为食品工业中的重要研究对象,在食品保鲜,益生菌生产,食品发酵,绿色生物合成,微生物防腐剂及风味剂生产等研究领域中均发挥着至关重要的作用。明悉群体感应系统在上述领域中的作用,有助于推动微生物在食品生产中的进一步应用。着重介绍了群体感应的主要类型及其相关调控机制,并对其在食品腐败中的重要作用以及在未来食品工业中的潜在应用进行了概述;对未来群体感应在食品研究领域的发展进行了展望,旨在为以群体感应为基础的新型食品相关技术的发展提供理论依据。     

高原山区遥感植被制图研究综述

 植被制图是植被生态学研究的基础和重要内容之一.在环境复杂、异质性高的高原山区,由于诸多因素的影响给该区域的遥感植被制图带来很大的困难和挑战.作者重点介绍在复杂山区环境中利用遥感技术进行植被制图的基本过程.为了提高山区遥感植被图的精度,建议注意以下几点：①在提取训练样本阶段,应将同一地物或者植被类型根据其不同的光谱特征分成不同亚类型进行选取训练样本;②现有许多地形校正模型不能有效地提高遥感分类精度;③分类器选择时,建议选择人工智能神经网络分类法、决策树、基于专家知识分类法等先进的非参数分类器;其次如果选择使用中低分辨率影像数据,可以考虑使用亚像元或软分类法;当使用高分辨率影像时,选择基于对象分类法要优于基于像元分类法;④结合辅助数据,尤其是DEM数据能显著提高山区遥感植被或森林制图精度.将来高级地形校正模型和分类算法需要进一步开发和发展.GIS技术与遥感数据结合也是未来遥感植被制图技术发展的一个重要方向.未来研究还需要将群落和植被生态学的理论和方法与遥感技术相结合来提高山区植被制图精度,并促进遥感科学和空间植被生态学发展.     

智能家居电器网络的RSC-MAC协议设计

家居电器网络由以太网、无线局域网或无线蜂窝等通信介质连接,通过发送控制消息对家用电器实现有效管理.在研究家居电器网络的基础上,提出了一种具有可靠传感和控制操作的混合MAC协议(RSC-MAC),并设计了支持RSC-MAC协议的QoS(服务质量)方法,有效地保证家居电器网络中任何控制消息的延迟,提高了传感数据采集的灵活性.仿真结果表明,在规定的延迟时间内,RSC-MAC成功交付所有的控制数据包,并在交付传感数据包时表现出良好的性能.     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

A survey on routing in wireless sensor networks

One of the most important issues in wireless sensor networks is data delivery service between sensors and the data collection unit (called sink). Although sensor networks and mobile ad hoc networks are similar to some extent, they are radically distinct in many aspects. Sensor networks have many unique features, making them more challenging and need further research efforts. The existing routing protocols for sensor networks can be classified as indicator-based and indicator-free. In this survey, we make a comparative study of these protocols. Open issues and research directions are pointed out as guidelines for our future work.     

高分辨率遥感影像城区地物信息提取技术研究

遥感技术是20世纪60年代兴起并迅速发展起来的一门综合性探测技术,现在遥感技术广泛地应用于多个领域的同时,面对遥感影像的海量数据,解译质量和解译效率就显得尤为重要。在总结以往遥感影像信息提取技术的主要难点和不足的基础上,重点讨论了面向对象遥感影像城区地物信息提取技术思路,最后对此思路进行总结与分析,指出了目前存在的问题和今后的研究方向。     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器...     

A survey on routing in wireless sensor networks

One of the most important issues in wireless sensor networks is data delivery service between sensors and the data collection unit (called sink). Although sensor networks and mobile ad hoc networks are similar to some extent, they are radically distinct in many aspects. Sensor networks have many unique features, making them more challenging and need further research efforts. The existing routing protocols for sensor networks can be classified as indicator-based and indicator-free. In this survey, we make a comparative study of these protocols. Open issues and research directions are pointed out as guidelines for our future work.